针对中值滤波模板中心在图像中同一行移动时， 每次模板内只有1列数据更新的现象， 设计一种快速更新中值的方法， 并编写快速中值滤波算法

针对中值滤波过程中模板中心每次只更新一列数据的情况，我们可以采用分块处理的方式来进行优化，也就是将连续的像素分成小块，然后同时计算每个块内的中值，而不是逐行扫描。这可以显著减少计算次数。

快速中值滤波算法的步骤大致如下：

1. **划分块**：将输入图像划分为若干个小块，通常是正方形的，块大小可以根据实际情况调整，通常选取奇数大小以保持边缘点的完整性。

2. **并行计算**：对于每个块，计算其中心像素及其周围邻域像素的中值。因为块内部的计算是独立的，所以可以利用多线程或者SIMD指令集进行并行加速。

3. **合并结果**：将相邻块的结果合并，恢复成原始尺寸的图像。这可以通过简单地复制邻近块的中值到目标位置完成。

4. **边界处理**：对于边界部分，如果块的大小超过了图像的边长，需要特殊处理，比如使用相邻块的中值或者边缘像素作为替代。

以下是伪代码示例：

def fast_median_filter(image, block_size):
    width, height = image.shape
    padded_image = pad_image(image, block_size)
    blocks = divide_into_blocks(padded_image, block_size)

    # 并行计算各个块的中值
    median_values = parallel_calculate_medians(blocks)

    # 合并中值，还原到原尺寸
    filtered_image = merge_medians(median_values, block_size, width, height)

    return filtered_image

# 辅助函数
def pad_image(image, block_size):
    padding = block_size // 2
    return np.pad(image, ((padding, padding), (padding, padding)), mode='reflect')

# 其他辅助函数如divide_into_blocks, parallel_calculate_medians, merge_medians等...